智算未来中国电子云CECSTACKV5一体化算力平台正式发布!

当前,全球信息技术产业正处于新一轮科技革命和产业变革加速演进中,算力的提升和智能化应用已经成为国家竞争力重要标志。算力作为新一代信息技术产业核心驱动力,是实现国家数字化转型的关键基础设施,对于提高我国数字经济创新能力,提升国家整体科技实力具有重要意义。

智算中心作为新型基础设施,已经成为大模型训练的标配,是企业提升自身算力和人工智能计算能力,降低成本、优化服务,开拓新业务的重要载体。

中国电子云致力于服务数字经济高质量发展,服务百行千业加快智能化转型,在中国电子云专属云平台CECSTACKV5的基础上,打造系列高安全数字基础设施产品,正式推出中国电子云专属云平台CECSTACKV5一体化算力平台(简称“CECSTACKV5一体化算力平台”)。

中国电子云专属云平台

CECSTACKV5一体化算力平台

“CECSTACKV5一体化算力平台”基于先进的云原生理念设计,实现多元异构算力的统一管理和调度,为政府和行业客户提供通用计算、智能计算和高性能计算等类型算力的一体化算力服务。

“CECSTACKV5一体化算力平台”打造的“一云多芯”技术,广泛兼容国际和国内不同体系架构的CPU/GPU芯片,基于应用商店为应用和AI模型提供全生命周期安全防护,确保业务分发的可信、安全、合规。

“CECSTACKV5一体化算力平台”在面向专属云通用计算服务的基础上,为客户进阶提供智算中心软件平台和高性能计算HPC软件平台,以满足客户对智能计算和高性能计算的场景需求。

智算中心软件平台是一站式机器学习(深度学习)平台,提供完备的人工智能全生命周期开发与应用能力,形成数据、算法、服务闭环链路。预置丰富的训练框架、加速引擎和可视化模型开发方式支撑机器学习(深度学习)和基础、行业大模型的训练、微调和验证。人工智能应用的一键发布使人工智能能力触达主流人群,真正实现人工智能的全民化。

智算中心软件平台

高性能计算HPC软件平台是在云上执行大型复杂工作负载的创新技术平台。平台支持国际和国内GPU算力以及基于最新硬件的性能加速,依托RDMA基础网络与网卡直通结合,构建无损网络,大幅降低节点间时延、拓展链路带宽上限。平台具备灵活的资源配置,可支持快速创建和扩展高性能计算集群。通过集成PBS、Slurm等多种HPC调度器和分析工具,支持科学家和工程师更加准确和深入地探索目标课题。

高性能计算HPC软件平台

“CECSTACKV5一体化算力平台”作为新一代的算力基础设施,将有效推动算力和应用协同创新,推进算力基础设施高质量发展,充分释放算力对数字经济的驱动作用。

算力原生领先的分布式云原生架构

“CECSTACKV5一体化算力平台”采用云原生架构,以自主研发的新型大规模分布式云操作系统CCOS为基础,为通用计算、智能计算和高性能计算等应用场景提供大规模、高可靠和可扩展的计算、存储、网络服务以及安全和灾备能力,具备完善的运营、运维、安全防护等云服务能力。

“CECSTACKV5一体化算力平台”统一管理搭载CPU/GPU的计算集群,提供裸金属、虚机、容器和Serverless等多种算力输出方式,基于无损网络技术实现低时延、大带宽、大规模可扩展的高性能网络,提供高效存储匹配计算规模的横向扩展,满足计算集群高并发的数据访问需求。

开放兼容支持多元异构和通用框架

“CECSTACKV5一体化算力平台”支持多元异构算力,兼容国际和国内CPU/GPU。支持在同一集群内同时运行x86、ARM、申威等多种架构CPU算力,支持运行国际和国内主流GPU算力,支持通过一个应用市场同时支撑通用计算、智算和超算应用的分发。

“CECSTACKV5一体化算力平台”支持集成智算和超算的通用框架、引擎和工具,包括机器学习、深度学习等人工智能模型开发框架和各类超算集群调度器,借助云原生的弹性资源能力,实现AI开发框架的按需置备和超算集群调度器的水平扩展,为数据科学家和AI应用开发者创建托管的开发、调试和运行环境。

一云多芯全栈信创

友好易用

提供一站式的机器学习和模型训推平台

“CECSTACKV5一体化算力平台”提供一站式的机器学习/深度学习和模型训推平台,为数据科学家和AI应用开发者构建数据探索、模型管理和实时协作的交互环境,加速自动化机器学习/深度学习生命周期的方方面面。

01

MLOps理念构造智算超算流水线

实现探索型的数据分析,帮助开发者迭代式和可视化地转换、聚合和预处理数据,挖掘数据价值以提取特征。

02

流行通用的人工智能框架和工具训练模型

自动化执行训练、调试和部署过程,根据推理结果偏离告警触发模型的再训练。跟踪模型生命周期过程的历史版本和产物,支撑模型和人工智能应用的持续迭代和发布。

03

全链路智能辅助数据标注能力

面向大模型训练场景,根据大模型各阶段训练过程的特点,提供全链路的智能辅助数据标注能力,包括标注需求构建、标注任务分发、标注执行、标注质量评估等,使整个标注过程智能高效、便捷协作、安全可控。

04

支持大模型能力构建的全链路工具

针对不同应用场景与需求,提供大模型Pre-train、SFT、RLHF、测试评估到部署上线等全生命周期的便捷操作工具,降低大模型额能力构建的门槛,助力大模型的快速落地应用。

05

开箱即用的开源大模型预置

典型的开源大模型预置,加速L0级大模型能力的构建,为垂直行业的应用夯实基础。

未来,中国电子云将服务更多的政企客户,为政府及关键客户提升企业的算力和人工智能计算能力,推动算力、算法、数据三位一体的协同发展,助力产业转型升级,为数字中国建设贡献核心力量!

THE END
1.大模型训练实战经验总结:从入门到精通,全方位解析模型训练中的关键步在当今AI技术飞速发展的背景下,定制化大模型的自主训练已成为满足特定行业需求、保障数据安全、提升模型应用效能的关键途径。本文将深度剖析这一过程的核心价值与实践智慧,从数据隐私保护、模型透明度增强,到数据预处理的精细操作,特别是数据配比在维持模型通用性与垂类能力平衡中的核心作用,为读者勾勒出一幅清晰的大模型https://blog.csdn.net/2401_85325726/article/details/144368261
2.Ai大模型训练框架随着人工智能技术的不断发展,越来越多的企业开始关注并投入巨资研发自己的AI大模型。然而,如何搭建一套高效、实用的AI大模型训练框架成为了摆在他们面前的一项难题。本文将为您详细解析AI大模型训练框架的构建方法,助您企业提升工作效率,创造更多价值。 一、明确目标,制定策略 https://marketplace.huaweicloud.com/article/1-05ec9e94d8885234cea15f6a38b71e11
3.如何从零构建一个现代深度学习框架?10907175的技术博客可以说,眼下比较火的就是各种基于深度学习的大模型训练,那么从零开始构建这样一个能够高效支持各类神经网络模型训练、推理及部署的现代深度学习框架,这个有一定的技术难度,非小白或者一般技术人员可以做到的。深度学习框架涉及到的基础理论知识以及各学科的联合能力要求都是比较高的,查阅了相关资料,下面来大致说一下如何https://blog.51cto.com/u_10917175/11835873
4.分布式训练框架分布式训练框架 一、主流框架: 1、SparkMLlib 2、Parameter Server 3、All-Reduce框架(TensorFlow) 二、分布式机器学习系统: 1、模型并行 2、数据并行 参考: [1]分布式机器学习初探 [2]分布式机器学习之—Spark MLlib并行训练原理 [3]一文读懂「Parameter Server」的分布式机器学习训练原理https://www.jianshu.com/p/920ac27dec12
5.25分钟训练机器人学会6个动作,伯克利开发高效机器人操纵框架而根据相关报告,未来十年,制造业将需要460万个岗位。许多制造商也都在转向自动化生产,机械自动化将占比越来越高。FERM这样的高效训练框架,可谓是制造业福音。 参考链接: https://venturebeat.com/2020/12/16/new-framework-can-train-a-robotic-arm-on-6-grasping-tasks-in-less-than-an-hour/ https://www.thepaper.cn/newsDetail_forward_10641430
6.制作训练集,到训练模型——手把手教你使用yolov5框架训练自己但我想告诉你,大量模型都是有被开源的,我们可以用别人做好的框架,训练自己的模型,而且根本不需要什么基础!我们只需要学会使用大佬们为我们做好的“工具”,就可以将其投入到开发项目中了。 那么接下来,我将会带大家通过开源的yolov5框架,完成:环境搭建,训练集制作,框架参数调整,训练模型和目标检测测试这几个步骤,来https://developer.horizon.ai/forumDetail/185446371330059463
7.科学网—[转载]群视角下的多智能体强化学习方法综述依靠分布式训练框架IMPALA,DeepMind在开发星际争霸AlphaStar时,采用了集中式训练分布式执行的范式设计了三大类智能体对象:主智能体(main agent)为正在训练的智能体及历史数据,采用优先级虚拟自对弈的方式来选取;联盟利用者(league exploiter)能打败联盟中的所有智能体,按照有优先级虚拟自对弈的方式与全联盟的对手进行训练;https://blog.sciencenet.cn/home.php?mod=space&uid=3472670&do=blog&id=1422698
8.JMedSeg:Jittor医学图像智能分割模型库开源了!—Jittor在此基础上,JMedSeg研发团队对现有的方法进行取长补短,提出了基于 MoCo 对比学习框架的自监督预训练框架、数据增强方法,以及STN 空间变形网络结合的SAS(Self supervise learning & dataAugmentation &Spatial transformer networks) 医学图像分割模型训练框架。 https://cg.cs.tsinghua.edu.cn/jittor/news/2021-08-19-00-00-JMedSeg/
9.腾讯云总监手把手教你,如何成为AI工程师?这类人主要提供将计算逻辑,硬件封装打包起来,方便模型的训练和预测。比如: 精通Caffee/TensorFlow等训练框架源码,能熟练使用并做针对性优化; 构建机器学习平台,降低使用门槛,通过页面操作提供样本和模型就能启动训练; 通过FPGA实行硬件加速,实现更低延时和成本的模型预测; https://cloud.tencent.com/developer/article/1004751
10.堆栈AIInfra——AI大模型时代的“卖铲人”? 模型训练:模型库更加刚需,训练框架持续迭代,软件工具协助实验管理。基于通用的LLM大模型微调、蒸馏出小模型成为高性价比的落地方式,因此需要能够高效便捷地获取预训练模型的模型库;也催生更适应LLM大规模训练需求的底层分布式计算引擎和训练框架。此外,我们认为实验管理工具的重要性或始终较高。 https://wallstreetcn.com/articles/3695292
11.一种基于三方同态加密纵向联邦学习的模型保护方法21.图3是本发明带有vfl server服务端的三方模型训练框架图; 具体实施方式 22.为使本发明的目的、技术方案和有益效果更加清晰,下面结合附图及具体实施例对本发明作进一步的详细描述。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例,都属于本发明保护的范围。 http://mip.xjishu.com/zhuanli/55/202210359699.html
12.飞桨』核心框架,深度学习&机器学习高性能单机分布式训练PArallel Distributed Deep LEarning: Machine Learning Framework from Industrial Practice (『飞桨』核心框架,深度学习&机器学习高性能单机、分布式训练和跨平台部署) - PaddlePaddle/Paddlehttps://github.com/PaddlePaddle/Paddle
13.旷视开源深度学习框架天元!动静合一,训推一体,落地边缘设备传统的训练框架和推理框架是分开进行的,也就是说,系统要先经过训练再接受新的格式,在推理框架上适配不同的场景,但是在两者转化过程中会遇到算子无法支持、手工无法优化、大量冗余算子等多种问题。 天元系统的训练和推理是一体的,因此无需进行模型转换,同时,系统内部内置有模型优化,可以有效降低手工优化的误差,精度和速https://news.hexun.com/2020-03-25/200756446.html
14.守护记忆:多模态大模型为认知障碍患者带来全新的训练方法近期,微软亚洲研究院与上海市精神卫生中心展开联合研究,借助微软 Azure OpenAI 服务中的多模态大模型以及智能代理(AI agent)技术,开发了个性化认知训练框架“忆我”(ReMe),扩展了自动化认知训练的训练范围,为数字化认知训练提供了新方法,有望帮助延缓认知下降。这项创新工具将助力推进认知训练研究,为各类认知障碍,包括https://www.msra.cn/zh-cn/news/features/reme
15.ACL2021美团提出基于对比学习的文本表示模型,效果相比BERT他们同样使用基于对比学习的训练框架,使用Dropout的数据增强方法,在维基百科语料上Fine-tune BERT。 2.2 对比学习 对比学习是CV领域从2019年末开始兴起的预训练方法,同时最近也被广泛应用到了NLP任务中,我们简要介绍两个领域下的进展: 计算机视觉(CV)领域的对比学习:2019年年末~2020年年初,Facebook提出MoCo$^\text{[https://maimai.cn/article/detail?fid=1631291182&efid=zbjLjwE_JcF3pqFvOvLMNw
16.从「大炼模型」到「炼大模型」:1.75万亿参数,全球最大预训练模型如今,「悟道 2.0」更进一步:不仅在预训练模型架构、微调算法、高效预训练框架方面均实现了原始理论创新,在世界公认的多个 AI Benchmark 榜单上,该模型还取得了多项任务能力的领先地位。 「悟道 2.0」的算法基石是「FastMoE」。在攻关过程中,「悟道」团队开创了 FastMoE 技术,打破了 MoE 本身所存在的限制。作为首个https://www.jiqizhixin.com/articles/2021-06-01-6